问题描述
我使用 Google OR-Tools（在 job shop problem 之后）实现了一个灵活的 this example，其中随着时间的推移提交作业，目标是最大限度地减少作业的平均等待时间（或等效地，等待时间的总和），而不是 makespan。 按照示例的代码，我将我的定义为：
model.Minimize(sum(job_starts))
其中 job_starts（定义与示例中的 job_ends 类似）包含与作业开始时间对应的变量列表。
请注意，从技术上讲，我正在最小化开始时间的总和，但由于到达时间的总和是常数，因此它应该等效于最小化等待时间的总和。
我还为每个“开始”变量添加了一个约束，以确保它大于相应的到达时间。
虽然上述方法有效（它产生了预期的结果），但它似乎比具有 makespan 目标的相应问题慢得多（3 个数量级）。这是正常的（平均等待时间目标本质上是“更难”的）还是我以次优的方式定义它（可能是由于缺少 sum 方法而使用了 addSumEquality在 OR 工具中？
解决方法
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